Research Advance on Association Rules Mining over Data Streams

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成果类型：

会议论文

作者：

Tan Jun*;Chen Ai-bin

通讯作者：

Tan Jun

作者机构：

[Chen Ai-bin; Tan Jun] Cent South Univ Forestry & Technol, Coll Comp & Informat Engn, Changsha, Hunan, Peoples R China.

通讯机构：

[Tan Jun] C

Cent South Univ Forestry & Technol, Coll Comp & Informat Engn, Changsha, Hunan, Peoples R China.

语种：

中文

关键词：

Data streams;association rules;frequent patterns;data model

期刊：

2011 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE MANAGEMENT SCIENCE AND ENGINEERING (ICFMSE 2011), VOL 2

ISSN：

2070-1918

年：

2011

卷：

页码：

27-31

会议名称：

International Conference on Future Management Science and Engineering (ICFMSE 2011)

会议论文集名称：

Lecture Notes in Information Technology

会议时间：

AUG 04-05, 2011

会议地点：

Bali Island, INDONESIA

会议主办单位：

[Tan Jun;Chen Ai-bin] Cent South Univ Forestry & Technol, Coll Comp & Informat Engn, Changsha, Hunan, Peoples R China.

主编：

David, W

出版地：

100 CONTINENTAL DR, NEWARK, DE 19713 USA

出版者：

INFORMATION ENGINEERING RESEARCH INST, USA

ISBN：

978-1-61275-001-9

机构署名：

本校为第一且通讯机构

院系归属：

计算机与信息工程学院

摘要：

Data streams are continuous, unbounded and coming with high speed which put forward a strong challenge against traditional association rules mining algorithms. In this paper, we give a comprehensive summary on association rules mining algorithm from three side including single-pass scanning algorithm, data processing model, memory optimization. At last, we discuss...

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